专题演讲嘉宾:李粒

PingCAPAI Lab 负责人

研究领域涵盖推荐系统和强化学习。曾参与开发基于强化学习的围棋算法,击败时任围棋世界冠军朴廷桓。在 PingCAP,负责构建 Auto-Diagnosis 系统,推动自动驾驶数据库云的发展,持续关注 AI 领域的应用创新,推动其落地和融入生产,致力于推动企业 AI 应用的变革。

by 李粒

PingCAP
AI Lab 负责人

数据库系统,作为一种复杂的技术产品,其管理、运维和诊断历来是领域内的一大挑战。过去,我们依赖于专家系统、时序算法、强化学习等技术手段进行数据库优化,但这些方法往往只能针对特定问题发挥作用,难以全面覆盖数据库系统的各个方面。在本次演讲中,我们将探讨数据库领域面临的关键问题,并从 Copilot 的视角出发,介绍从 LLM 应用角度解决这些问题所需的技术能力。接下来,我们会详细说明如何通过 LLM 的 Flow 和 Agent 应用实现问题的实际解决方案,以及如何利用生产环境中的业务数据进行收集和反馈,从而持续提升 Copilot 的性能。最终,我们将演示 Database Copilot 如何解决具体的业务问题。

演讲提纲:

  1. 数据库运维领域 Copilot 相关问题和进阶路线
  2. Copilot 实践中不同问题领域所需的技术能力及落地实践
    • LLM 应用不同技术能力介绍
    • 快速交互型和任务导向型应用的落地实践
  3. Copilot 的数据飞轮及应用效果优化方法
  4. DataBase Copilot 的未来挑战
  5. 简单演示

听众收益:

  • 了解数据库领域 Database Copilot 的挑战及落地方案
  • 了解 Copilot 中不同层级(Flow、Agent) LLM 应用的构建方法
  • 了解如何使用数据飞轮优化应用效果
     

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